Ринки прогнозів - це тип торгівельної платформи, що дозволяє учасникам торгувати контрактами на основі очікуваних результатів реальних подій, таких як політичні вибори, спортивні змагання або економічні тенденції. Ціни, утворені шляхом вільної торгівлі між учасниками, відображають ймовірність виникнення подій. Простими словами, ринки прогнозів перетворюють колективні прогнозні можливості в інструмент для вимірювання ймовірності.

По відміну від традиційних фінансових ринків, прогнозні ринки безпосередньо обертаються навколо самого подій, а не опосередковано інвестують у пов'язані активи. Цей механізм задовольняє різноманітні спекулятивні потреби та агрегує колективні переконання учасників ринку щодо ймовірності подій за допомогою ціноутворення.

Однак ринки передбачень також є фінансовими ринками, що вимагають відповідних механізмів ціноутворення для спонукання до торгівлі, привертання більшої кількості суджень учасників та виокремлення цієї інформації для формування найновіших передбачень ймовірності. У цій статті будуть представлені механізми ціноутворення за передбаченнями ринками.

Чому ціни на ринках передбачень можуть відображати ймовірності подій?

У відміну від традиційних галузей газіно, де гравці ставлять проти букмекерів, ринки передбачень є відкритими та децентралізованими механізмами. У гральній індустрії коефіцієнти встановлюються та динамічно коригуються букмекерами. У ринках передбачень ціни природним чином формуються через торгівлю серед учасників, відображаючи загальну оцінку ймовірностей подій, здійснену колективною мудрістю.

Уявіть сценарій бінарного прогнозу: наступного місяця відбудеться футбольний матч між Німеччиною та Іспанією. Люди можуть створити торговий ринок на платформі прогнозу та випустити два токени результату, що представляють "Перемогу Німеччини" та "Перемогу Іспанії". Якщо початкові ціни обох токенів рівні, це свідчить про те, що ринок вважає, що у обох команд є 50-50 шансів на перемогу.

Під час наближення матчу, якщо травмується ключовий німецький гравець, більше трейдерів можуть передбачити вищу ймовірність перемоги Іспанії та купувати токени "Перемога Іспанії". Зміни в пропозиції та попиті на токени будуть регулювати їх ціни в реальному часі, відображаючи збільшену ймовірність перемоги Іспанії. Так само під час матчу, якщо Німеччина забиває послідовно, попит на токени "Перемога Німеччини" зростає, і їх ціна буде зростати до завершення матчу, коли ймовірності збігнуться з реальними результатами - 100%.

Коли визначається результат матчу (наприклад, перемога Німеччини), вартість токенів "Перемога Іспанії" впаде до нуля, а власники токенів "Перемога Німеччини" поділять прибуток від загального ліквідного пулу в залежності від їх часток. Цей динамічний механізм коригування цін на основі торгівельного обладнання дозволяє ринкам прогнозів гнучко та ефективно відображати ймовірності майбутніх подій.

Загальні механізми ціноутворення на прогнозних ринках

Робота ринків передбачень, як правило, ґрунтується на двох основних механізмах ціноутворення: Continuous Double Auction (CDA) та Automated Market Maker (AMM).

Більшість децентралізованих ринків прогнозування на блокчейні все ще використовують книги ордерів для забезпечення ліквідності, на відміну від AMM, який широко застосовується на децентралізованих біржах (DEX). Це може бути пов'язано з унікальними характеристиками токенів результатів: їх вартість може значно коливатися в залежності від реальних подій і падати до нуля, якщо прогноз невірний після завершення події. Оскільки вартість токенів результатів тісно пов'язана з результатами подій, потенційні втрати AMM зазнають значного впливу, що створює значні ризики.

Для вирішення цього виклику прогнозні ринки використовують спеціально розроблений автоматизований механізм ринку, правило логарифмічної оцінки ринку (ЛОР), яке забезпечує рівновагу між ринковою ліквідністю та ризиком і підтримує стабільну роботу прогнозних ринків.

Постійний подвійний аукціон (CDA)

Постійний подвійний аукціон (CDA) є найпоширенішим механізмом ціноутворення на фінансових ринках і широко використовується на ринках передбачень. Його основний принцип полягає в запису всіх незабезпечених замовлень у книзі замовлень, замовлення на купівлю та продаж розташовуються на протилежних сторонах. Трейдери можуть подавати лімітні замовлення до книги замовлень, і коли найвища пропозиція на покупку відповідає найнижчій пропозиції на продаж, виконується угода.

Цей механізм популярний завдяки простій і зрозумілій конструкції. Однак на ринках прогнозів з обмеженою кількістю учасників CDA може зіткнутися з нестачею ліквідності. Низька ліквідність часто призводить до широких бід-аск спредів, що ускладнює ціноутворення та знижує ефективність ринку. У таких випадках функції виявлення цін і прогнозування ймовірності на ринках прогнозування можуть бути неефективними.

Логарифмічне правило ринкового скорингу (LMSR)

У відміну від CDA, LMSR вводить централізованого автоматичного ринкового мейкера як контрагента для всіх трейдерів. Логарифмічне правило оцінки ринку (LMSR) - це механізм автоматичного ринкового мейкера (AMM), спеціально розроблений для ринків передбачень. Однією з його ключових особливостей є те, що він не залежить від пула ліквідності, що робить його придатним для ринків з низькою ліквідністю, включаючи ринки передбачень. LMSR використовує логарифмічне правило оцінки для генерації котирувань, ефективно запобігаючи надмірним коливанням цін. Цей підхід забезпечує достатню ліквідність, утримуючи потенційні збитки ринкового мейкера в контрольованому діапазоні.

Таблиця нижче показує основні відмінності між LMSR та традиційними AMM.

Щоб зрозуміти унікальність LMSR, корисно спочатку ознайомитися зі звичайними механізмами АММ. Більшість АММ використовують формулу постійного продукту:

x⋅y=k

У формулі x та y представляють кількості двох токенів у пулі ліквідності, а k - стала. Наприклад, у пулі ліквідності ETH/DAI з початковим станом 100 ETH та 10 000 DAI, k = 1 000 000. Щоб зберігати k сталим, коли трейдери депозитують ETH в пул, відповідна кількість DAI повинна зменшуватися. В кінцевому рахунку, котирування будь-якої даної торгівлі є функцією формули постійного продукту та співвідношення токенів у пулі. Наведений нижче графік наближено відображає обмінний взаємозв'язок між двома типами активів за цією моделлю.

Джерело:news.marsbit.co

Навпаки, механізм ціноутворення LMSR є складнішим. Його формула така:

qA: кількість результату A (кількість вже придбаних акцій для цього результату).

b: параметр ліквідності, встановлений ринковим мейкером, який впливає на чутливість цін до змін обсягу угод.

n: повна кількість можливих результатів.

Крім того, LMSR визначає функцію вартості для розрахунку загальної вартості угоди:

Ця функція допомагає маркет-мейкерам зрозуміти потенційні збитки, з якими вони можуть зіткнутися, надаючи ліквідність. Логарифмічна функція, яка міститься тут, означає, що зі збільшенням кількості контрактів, що сприяють певному результату, ціна цього результату зростає з затухаючою швидкістю. Цей механізм забезпечує більш точні коригування ціни та обмежує потенційні збитки маркет-мейкера, забезпечуючи довгострокову стабільність ринку.

Додаткові поліпшення до AMM ринку передбачень

Ринки передбачень AMM побачили різноманітні поліпшення, з Paradigm, відомою криптовалютною інвестиційною компанією, яка нещодавно запропонувала свою останню модель ціноутворення, pm-AMM. Paradigm має на меті розвивати цю модель в єдину рамку для ринків передбачень. Компанія порівняла pm-AMM з іншими AMM, вказуючи на те, що її також можна застосовувати до інших типів активів, таких як облігації, опціони та похідні.

Джерело:paradigm.xyz

1. Оптимізація для токенів результату
   pm-AMM спеціально розроблений для обробки токенів результатів, значення яких дорівнює 1, якщо подія відбудеться, і 0, якщо вона не відбудеться. Традиційні AMM часто стикаються з непостійними проблемами ліквідності таких токенів. Впроваджуючи гаусову модель розподілу, pm-AMM фіксує взаємозв'язок між цінами токенів та ймовірністю подій, забезпечуючи більш стабільну та стабільну ліквідність.

Передбачається, що розподіл Гауса, також відомий як нормальний розподіл, регулює коливання цін на токени результатів на кожному ринку прогнозів (наприклад, "подія відбулася" і "подія не відбулася"). Це припущення допомагає сконцентрувати ліквідність навколо більш ймовірних результатів у міру наближення події до вирішення (тобто цін поблизу 0 або 1), уникаючи таких проблем, як дефіцит ліквідності або надмірне прослизання під час екстремальних сценаріїв, мінімізуючи втрати для маркет-мейкерів.

Повертаючись до попереднього прикладу футбольного матчу між Німеччиною та Іспанією, більшість учасників ринку спочатку могли передбачити перемогу Іспанії, що призвело до зростання цін на перемогу Іспанії. Однак, якщо Німеччина почне сильно виступати під час матчу, очікування ринку можуть швидко змінитися на користь Німеччини. Традиційні AMM можуть реагувати мляво, залишаючи маркет-мейкерів значною кількістю іспанських токенів перемоги, які в кінцевому підсумку втрачають будь-яку цінність. На противагу цьому, pm-AMM використовує модель Гаусса для швидкого регулювання ліквідності, концентруючи її навколо більш ймовірного результату, тим самим зменшуючи втрати маркет-мейкерів і підвищуючи ефективність і надійність ринку.

1. Динамічне налаштування ліквідності
   pm-AMM використовує механізм динамічного регулювання ліквідності, модифікуючи рівні ліквідності по мірі наближення події до свого розв'язання. Це означає, що ліквідність зменшується по мірі наближення ринку передбачення до закінчення терміну дії, зменшуючи ризик збитків для постачальників ліквідності через арбітраж. Цей механізм забезпечує адаптацію ліквідності до волатильності ринку, забезпечуючи стабільність під час турбулентних періодів.

2. Об'єднана рамка AMM
   pm-AMM Paradigm має на меті створити уніфіковану рамку AMM, яка виходить за межі ринків передбачень і охоплює інші класи активів, такі як облігації, опціони та похідні. Ця універсальність покращує застосовність pm-AMM в різних фінансових продуктах, збільшуючи його гнучкість та корисність.

3. Втрата проти вирівнювання (LVR) торгового балансу
   pm-AMM вводить концепцію збитків проти перебалансування (LVR), яка оцінює потенційні збитки, з якими можуть стикатися AMM через арбітражні операції. Оптимізуючи структуру AMM для мінімізації LVR, pm-AMM забезпечує надійну ліквідність, зменшуючи потенційні збитки, тим самим покращуючи доходи для надавачів ліквідності.

4. Покращений досвід користувача
   Шляхом оптимізації процесу торгівлі та поліпшення виявлення цін, pm-AMM пропонує більш зручний для користувачів досвід. Користувачі можуть інтуїтивно розуміти динаміку ринку, з операціями, що автоматично виконуються за допомогою розумних контрактів, що усуває затримки та невизначеності, спричинені ручним втручанням.

pm-AMM Paradigm значно покращує традиційні механізми AMM на ринках передбачень. Завдяки інноваціям, таким як оптимізація для токенів результату, динамічне налаштування ліквідності, єдина конструкція фреймворку і введення LVR, pm-AMM покращує ефективність і стабільність ринків передбачень, відкриваючи нові використання для інших фінансових продуктів. Ці досягнення сприятимуть розвитку децентралізованої фінансової (DeFi) та дозволять ринкам передбачень краще відображати громадський настрій та підтримувати процеси прийняття рішень.

Щоб дізнатися більше про принципи та моделювання pm-AMM, див. статті, посилані нижче.

References:

1. Останні дослідження Paradigm: Об'єднана автоматизована ринкова мейкер для ринків передбачень - pm-AMM
2. pm-AMM: Рівномірний AMM для ринків передбачень